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    2018年05月20日

    第10期 總第484期

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    金融服務似乎正在以你想要的方式前行。 相應的,金融的生態及格局也在發生重大變化。技術的推動讓金融的數字化轉型愈發明顯,傳統金融機構“離柜率”同互聯網銀行業務激增形成強烈的對比。[詳細]
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  • 為全球數據科學家“減負”,IBM讓Watson Studio得到自動化功能加持

    時間:2019-06-17    來源:    作者: 我要評論() 字號:T | T

  • 全新AutoAI功能將通過自動化和加速時間密集型數據流程,加速人工智能開發,同時解放數據科學家,使他們能夠更加專注于機器學習

    IBM (NYSE: IBM)今日宣布推出AutoAI,這是IBM Watson Studio上又一全新功能,旨在幫助企業實現人工智能設計、優化和管理等環節的自動化。如此,數據科學家們便可以騰出更多時間投入到機器學習模型的設計、測試和部署等工作上來。

    盡管人們已經意識到人工智能在商業中越來越高的戰略價值,但大多數組織還仍在努力應對基礎信息架構方面的挑戰。尋找、收集和整理零散、孤立的數據,并將這些數據準備好用作分析與機器學習,這些繁瑣的工作往往減慢了人工智能的開發。Forrester近期發表的一篇報告中稱,60%的受訪者表示,管理數據質量是實現人工智能所面臨的最大挑戰之一,另有44%的受訪者將這一挑戰歸結為數據的準備。

    對于沒有數據科學家的企業來說,人工智能項目面臨著更大的挑戰。IBM商業價值研究院在一項題為《向企業級人工智能的轉變》(Shifting Toward Enterprise-Grade AI)的研究中指出,63%的受訪者表示,缺乏適當的技術、技能是企業實施人工智能所面臨的主要挑戰。

    Watson Studio 全新 AutoAI 功能與 Watson Machine Learning相結合,將能夠幫助企業加速并實現人工智能生命周期中各個步驟的自動化,從而解決上述挑戰。

    全新AutoAI功能專門為加速企業人工智能開發而設計,使那些極其耗時的數據準備和預處理環節實現自動化,例如模型開發、功能工程等。目前,企業已可以在基于IBM云的Watson Studio上使用此功能。AutoAI的推出是為了使用戶能夠利用超參數(hyperparameter)優化功能,更輕松地構建數據科學和人工智能模型。此外,AutoAI還包含一套強大的企業級數據科學模型集,如梯度增強樹(gradient boosted trees)等,幫助用戶快速擴展機器學習實驗并完成部署。

    IBM大數據與人工智能業務總經理Rob Thomas表示:“IBM始終與客戶保持密切合作,為他們規劃通往人工智能的路徑,而許多客戶面臨的首要挑戰之一便是數據準備,這是人工智能的基礎步驟。我們已經發現,對于一些成熟企業而言,數據基礎架構的復雜性讓人望而生畏,而對于那些幾乎沒有或根本沒有技術資源的企業來說,這種復雜性更是根本無法駕馭的。我們為Watson Studio提供的自動化功能旨在簡化流程,幫助客戶更快地構建機器學習模型和實驗。”

    AutoAI系列還包括IBM Neural Networks Synthesis(NeuNetS),這一技術于去年秋天首次亮相,目前在Watson Studio項目中處于公測階段。這一技術能夠使用戶通過人工智能自動合成定制化的神經網絡,快速跟蹤深度學習模型的開發。NeuNetS使用戶能夠在優化速度和精度方面進行選擇,并實時觀察模型的構建并進行自我訓練。

    Watson Studio AutoAI利用IBM研究院開發的關鍵技術,基于IBM多年來一直在開發和提供的諸多自動化功能,為包括IBM Watson Assistant,IBM Watson Discovery 與IBM Watson Machine Learning在內的各種解決方案都提供了不同程度的自動化,加快并簡化了極其耗時的任務與環節,使客戶能夠更快地專注于具有更高價值的工作。

    【關于IBM】

    IBM(國際商業機器公司)總部位于紐約州阿蒙克市,1911年創立于美國,是全球最大的信息技術和業務解決方案公司。作為全球 IT 產業唯一一家百年企業,IBM 致力于科技和商業創新。2016年初,IBM 正式宣布將轉型成為一家認知解決方案和云平臺公司,持續借助創新、數據和專業的能力助力商業和社會發展。

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